연구자들은 AI 이미지 인식과 시민이 제출한 사진을 이용해 마다가스카르에서 처음으로 확인된 것으로 보이는 Anopheles stephensi 모기를 식별했다고 밝혔다. 세계보건기구(WHO)는 이 종의 아프리카 확산이 말라리아 통제와 제거에 큰 위협이 된다고 경고해 왔다.
발견은 한 장의 스마트폰 근접 사진에서 시작됐다. 그 사진은 NASA가 개발한 GLOBE Observer 앱을 통해 제출된 것으로, 안타나나리보의 타이어에서 채집한 모기 유충을 보여주었다. 이미지는 2020년에 촬영됐으나 연구진은 과거 데이터를 검토하다 두 해 후에 이를 발견했다. 관련 연구는 학술지 Insects에 실렸다.
연구팀은 라이언 카니가 이끌었으며, 수천 장의 검증된 Anopheles stephensi 사진과 지역의 다른 종 사진으로 AI 알고리즘을 학습시켰다. 이 알고리즘을 사용해 시민 과학 도구를 만들었고, 이를 통해 다섯 해 전 포착된 유충의 종까지 확인할 수 있었다. 연구자들은 도시처럼 감시가 어려운 지역에서 지역사회와 디지털 기술이 감시 공백을 메우는 사례라고 설명한다.
연구진은 공중보건 기관이 Global Mosquito Observations Dashboard를 활용하고, 말라리아 통제 프로그램이 시민 과학자들이 올바른 60배 클립형 렌즈를 얻도록 돕고 도구에 대한 인식을 높여야 한다고 권고했다. 그러나 많은 지역에서 스마트폰이나 안정적 인터넷이 부족하고 사람들이 앱 존재를 모르는 점, 그리고 렌즈 등 기술적 요건이 참여 장벽이 될 수 있다는 한계도 지적되었다.
- iNaturalist
- Mosquito Alert
- NASA의 GLOBE Observer
어려운 단어·표현
- 확산 — 어떤 것이 넓은 지역으로 퍼짐확산이
- 유충 — 곤충의 어린 단계인 작은 벌레유충을
- 시민 과학자 — 일반 시민으로 과학 조사에 참여하는 사람들시민 과학자들이
- 감시 공백 — 감시가 제대로 이루어지지 않는 빈 곳감시 공백을
- 검증하다 — 사실이나 정확성을 확인하고 증명하는 행동검증된
- 알고리즘 — 문제를 해결하는 절차나 계산 규칙알고리즘을
- 참여 장벽 — 사람들이 참여하지 못하게 하는 어려움들참여 장벽이
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토론 질문
- 시민이 제출한 사진과 AI를 결합한 방법이 도시처럼 감시가 어려운 지역에서 어떤 장점과 단점을 가질지 설명해 보세요.
- 공중보건 기관이나 말라리아 통제 프로그램이 시민 참여를 늘리기 위해 현실적으로 할 수 있는 조치들은 무엇일지 구체적으로 제안해 보세요.
